1.1 選題背景

從金融市場創立形成之時，眾多的投資者就想通過對價格的變化來預測金融市場的未來價值趨向變動，當實際與預期發生不一致的情況，投資風險便開始顯現。金融資產從產業中的股東權益層次發展到資本市場中的股票，再從股票發展到股票衍生品，資產定價理論也相應地從折現模型發展到資本資產定價模型，再從資本資產定價模型發展到期權定價模型。產業中的股東權益主要是為企業經營活動提供資金融通，其基礎資產是各種實物資產，即資產負債表中左側的資產項目。相對于股票和衍生品來說，股東權益是有限交易的，即產業資產及其基礎資產的流動性較低，很難像股票和衍生品能實現快速即時交易。所以股東權益價格一方面依賴于資產本身的客觀特性，另一方面也依賴于個人主觀偏好等。即使出現定價偏差和風險，產業中的參與者也只能有限地調整自己的頭寸從而使得較難達到無套利均衡。股票是在股東權益基礎上發展起來的，沒有產業中的股東權益，也就沒有資本市場中的股票。股票由于投資者的快速交易而有著較高的流動性，但是股東權益的流動性較低，并且股東權益和股票之間是不能夠分離, 即股東權益和股票之間無法實現相互復制或者套利。正是因為股票和股東權益的不可分離性以及投資者交易的流動性使得股票收益率受兩種力量驅動的，即上市公司業績驅動力和市場驅動力。這也正是實務界中存在著技術分析和基本面分析兩大學派，學術界存在著對公司財務研究和對市場價格運行趨勢研究兩個領域的真正原因。衍生市場中股票期權又是在股票的基礎上產生的。衍生資產及股票都具有極高的流動性，并且基礎資產和衍生資產之間能夠實現相互復制或套利。衍生資產較為典型的資產如期權或者期貨。衍生市場參與者在價格失衡時可以無限地調整自己的頭寸從而使得衍生市場很快即可達到無套利均衡，從這個意義上來說，衍生資產也可以稱為基于交易資產的交易資產。

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1.2 資產投資風險研究綜述

企業是社會發展的動力支撐單位，而企業所處的大環境同時也會對這個支撐單位產生重大的影響，就其影響的大因素看，主要分為宏觀環境影響和行業環境影響。宏觀環境是一個客觀存在的大環境，企業想在這樣的大環境中求得生存甚至是發展、成熟等，就必須要去適應這個宏觀環境，并在不斷的適應過程中總結經驗教訓，客觀正確面對經濟的沖禮，只有這樣，才可以不被大局淘汰。Fama（1986）和 Wilson（1997）發現企業周期性的違約可能性，尤其是在經濟低迷時違約概率顯著提升。Ferri、Liu 和 Majnoni（2001），Monfort 和 Mulder（2000）以及 Reisen（2000）發現證據顯示信用評級機構的行為呈現周期性，特別是為主權國家債務評定信用等級時。Bangia，Diebold 和 Schuermann（2000）和 Nickell，Perraudin 和 Varotto（2000）也表明，當經濟處于低迷期時，經濟工業等發展緩慢導致等級級別下降，從而進一步影響企業的整體財務發展，使得違約更加容易發生。Carey（1998）證明了在“好年景”與“壞年景”中違約比率存在著顯著差異。1997 年的亞洲金融危機就是一個鮮明例子。當時亞洲眾多國家因經濟泡沫破裂，導致本國內的金融行業以及大量企業金融鏈斷裂而最終發生破產，其中韓國尤為明顯，當時韓國政府立足于發展大企業集團，從而導致大企業集團不斷汲取國內外資金擴大勢力，而大企業集團汲取資金的方式主要是是靠金融機構的信貸，這種信貸必定會導致高負債率。據當時統計，韓國本國前 30 家大企業均有不同程度的信貸情況出現，其導致企業自有資產占總資產的比例平均為18.2%還不及 20%，相對自有資產，韓國的負債和自有資產的利率為 386.7%，當國際市場經濟出現波動，宏觀大環境的影響力加大，甚至企業產品出現滯銷、資金循環中斷時，企業的破產最終成為定局，因為高負債率，企業在宏觀大環境中，不僅要面對自身產品滯銷帶來的資金鏈斷裂的現實，同時也要償還越來越大的債務以及利息，當這個償還債務的泡沫大到一定程度時，勢必會面臨泡沫破裂、經濟崩盤的情況。

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第 2 章 基礎理論綜述

 

2.1 產業資本的風險界定

產業股東權益的風險主要集中在企業最終將要面對的財務危機中。因為在企業運行過程中有很多導致企業財務危機的潛在因素，而每個研究者或許選擇的潛在因素等盡不相同，使得最終分析出來的相應企業財務危機的原因也盡不相同，但是無論選擇哪種方式，這些分析對企業日后的發展以及預測到潛在的風險都有不可磨滅的作用。對于如何確定企業出現了財務危機，很多研究學者的評價標準也不一致，大多數的學者是以企業是否破產為準，因為企業的破產標示著企業的經營能力以及企業內部管理及企業決策出現了重大的問題，這些重大的問題也勢必會影響到企業的財務，從而使企業出現經濟上的危機和財務上的危機，如Ohlson（1971）、Zmijewski（1984）、Casey和Bartczark（1984）、Gentry（1985）和Gilbert（1990）等。研究學者 Beaver（1966）的研究認為，當企業無力償還債務，企業自身的經營情況出現問題，企業的資金鏈發生斷裂時，即為企業出現財務危機。他認為當一個企業在日常的經營過程中，如果企業無法及時將應付款或是債務等在到期日進行償付，那么這個企業就已經存在了財務危機；他認為如果企業在日常經營過程中，產品供應或是銷售出現問題，使得企業短期的經營活動受損時，那么也代表企業出現了財務危機；他認為當企業的資金鏈條發生斷裂，資金無法及時收回用于再投資或是擴大生產的，也預示著企業存在財務危機。研究學者 Ross 等人（1999、2000）則是從企業經營的整體出發，他認為當企業的會計賬面上資不抵債時候即企業出現了財務危機，他認為當企業的經營不能持續穩定進行時，即企業出現了財務危機，他認為當企業無力支付應付款以及償還債務時，那么企業出現了財務危機，他認為企業宣布破產后，無法再繼續履行義務或行使權力時，那么企業出現了財務危機。

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2.2 資產投資現金流量理論

研究學者 Blum（1974）的現金流量模型是大家公認的一套比較有研究價值基礎的模型。此研究理念生動的將一個企業比作一個大的蓄水池，當流動的水資源不斷涌入時也即代表企業的流動性資金不斷增加，同時企業流出的水資源在減少時，那么最終在企業的蓄水池剩下的水資源就會比較充足，也即最終企業扣去相關支出等費用后，企業仍然處在盈利的狀況，那么企業出現財務危機的可能性就比較小；同樣的道理，當流動的水資源涌入較少時也即代表企業的流動性資金逐漸減少，同時企業流出的水資源在猛烈增加時，那么最終在企業的蓄水池剩下的水資源就會比較匱乏，也即最終企業扣去相關支出等費用后，企業處在虧損的狀況，那么企業出現財務危機的可能性就比較高。這樣通俗易懂的現金流量模型，可以更加直觀的展示企業發展的最終趨勢，介于此，企業也能更好地規劃以后的發展，避免出現企業較大的財務危機。

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第 3 章 上市企業資產投資風險影響因素分析......19

3.1 方法介紹..........19

3.2 算法過程..........19

3.3 投資風險影響因素分析.......21

3.4 投資風險影響因素效用分析..... 26

3.4.1 經營能力、盈利能力和現金流......... 26

3.4.2 經營能力、財務能力和現金流......... 30

3.4.3 成長性、財務能力和現金流...... 34

第 4 章 上市企業資產投資風險管理體系研究......38

4.1 方法介紹..........38

4.2 基于主成分分析的風險管理評價體系.......... 40

第 5 章 上市企業資產投資風險預警模型.......49

5.1 方法介紹..........49

5.2 案例分析..........50

5.3 結果分析..........55

 

第 5 章 上市企業資產投資風險預警模型

 

基于上一章提出的經營能力、盈利能力、現金流、財務能力和成長性等五個方面的上市企業資產投資風險管理體系，本章將提出資產投資風險預警模型。BP 算法是一種由正向傳播和反向傳播組成的梯度下降法，運用 BP 神經網絡算法可以尋找變量之間的規律，從而獲得理想的驗證模型。

 

5.1 方法介紹

BP 算法是一種由正向傳播和反向傳播組成的梯度下降法。他的過程主要是先是在輸入層輸入信息然后層層進行傳輸，一層的信息只可以對下一層的信息有影響，直至傳輸的終止；當輸入的信息不能及時傳輸到下一層次時，神經元會自動進行反向的傳輸，反向傳輸會自動匯總實際輸入和期望值之間的誤差，并在傳輸過程自動修改傳輸過程中神經元的權值，使的我們的實際輸入和期望值之間的誤差最小。在進行實證分析的時候人們普遍采取的是線性分析-回歸分析和非線性分析-BP 神經網絡算法的方法，針對這兩種分析方法見上數據結果可知：BP 神經網絡算法的殘差最大絕對值6.12和殘差最小絕對值0.33 以及殘差平方和均值17.26的數據都是最小，預測的準確度更高。如在 BP 網絡神經算法的基礎上引入主成分分析法，將能為資產投資風險管理帶來巨大的幫助。

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結論

 

如何選擇合適的預警指標是建立預警模型的前提。企業眾多的預定指標如何選擇最合適最切合實際，這就需要研究者根據企業的實際情況進行抉擇。大多數選擇預警指標主要有兩個方式，一種方式是根據企業的實際情況，從企業的財務數據中的相關比例等進行選擇。這只要依據研究者的經驗對企業的財務狀況進行分析；另一種方式是借鑒經濟金融理論來進行變量或要素的甄別，從而選擇預測的變量。選擇預測變量的方法也可以是依據經濟金融理論，比如從現金流量理論、Scott 破產理論和價值評估理論獲取。資產評估預警模型也是在國外預警模型的基礎上逐漸發展而來，預警模型只要包括兩類，一類是統計類資產預警模型；另一類是非統計類資產預警模型；統計類的資產預警模型主要是以元次的區別進行的細致進一步劃分，而非統計類的資產預警模型則是以何種方式建模等進行的區分。預警模型也被應用在企業的財務中，也即財務危機預警模型。企業發展的重中一點便是企業的財務，同樣的企業的相關數據指標也自然成為企業財務重要構成部分。對于大多數企業來說，通過一個企業的財務數據指標等，例如企業的資產負債表，現金流量表，損溢表等等，都可以反映出來企業的經營情況以及企業的未來發展潛力，甚至是企業未來的規劃都要依據企業的財務指標才可以更加完善的做出。同樣的道理，對于上市公司來說，其公司股價的變動都可以牽動及波及眾多投資者的持有量，股價的變動一定程度也反映了企業整體的財務狀況以及財務運轉情況。究其以上所有，都是企業財務危機預警模型建模需要的相關數據指標等。歷年經驗證明，根據企業的財務數據等建立的財務危機預警模型確定在一定程度上對企業或是投資者有一定的預警和指導作用。國內的研究主要集中在現金/流動負債、凈利潤/總資產、速動比率、資產負債率、每股收益、總資產規模的自然對數、盈利增長率、資產收益率、流動比率、長期負債與股東權益比率、營運資本與總資產比、資產周轉率等幾個方面。

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參考文獻（略）